在for循环中为pandas数据帧创建新列

，可以使用iterrows()方法遍历数据帧的每一行，并通过索引操作为每一行添加新列。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据帧
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 遍历数据帧的每一行
for index, row in df.iterrows():
    # 计算新列的值
    new_value = row['A'] + row['B']
    
    # 为每一行添加新列
    df.loc[index, 'C'] = new_value

# 打印结果
print(df)

输出结果为：

   A  B  C
0  1  4  5
1  2  5  7
2  3  6  9

在这个示例中，我们遍历了数据帧df的每一行，通过索引操作为每一行添加了一个新列C，新列的值为该行A列和B列的和。

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